高峯遠未到來,Crypto x AI還有多大潛力?
我常對朋友們說,將來我們回顧 2022 至 2024 年時,會發現這是人類技術大幅加速的關鍵時期。
AI 可能是我們一生中遇到的最具變革性的技術趨勢——除非我們發現了一種延長生命數百年的奇跡。
這意味着 AI 如今炙手可熱,人人都想參與其中。
僅在 2024 年上半年,AI 初創公司就吸引了 350 億美元的投資。而這僅僅是私營領域的投入——大科技公司內部的投資更為巨大,他們從 NVIDIA 大量採購 GPU,這推動了 NVIDIA 的市值飆升至驚人的 3 萬億美元。
然而,在這股熱潮中,有一個被許多人忽視的巨大潛力領域:加密 AI(或去中心化 AI)。
早在 2019 年,就有一幅具有前瞻性的漫畫預示了這一點。
歷史表明,每十年都會出現一些看似不太可能甚至愚蠢的投資機會,但最終卻被證明是極具遠見的。
社交媒體曾被認為只是青少年的無聊消遣,沒有實際的商業模式。然而,如今 Meta(原 Facebook)已成為全球最具影響力的公司之一,早期投資者獲得了超過 1000 倍的回報。
加密 AI 的故事既緊迫又引人入勝。當我向別人解釋時,大多數人都能馬上理解。
AI 的本質是集中權力。若不加以控制,可能會使權力集中在少數壟斷組織手中,而這些組織勢必會利用 AI 牟利並追求主導地位。 因此,去中心化 AI 對我們的未來至關重要,也是實現更光明、更公平社會的關鍵。 我 曾 深入探討過這個哲學問題。
然而,懷疑者認為,將加密技術與 AI 結合不過是炒作流行詞匯,指出在娛樂、遊戲和社交媒體領域,加密技術尚未帶來持久影響或廣泛應用。我甚至從一些聰明的投資者那裏聽到過這樣的擔憂——這確實是個合理的顧慮。
但我相信這次情況會有所不同。
有幾個原因表明加密 AI 將走上一條截然不同的道路。我寫這篇文章就是為了闡明這些原因。
要討論的內容比我最初設想的要多,因此我決定把它分成幾個部分。
在這篇三部分的論述中,我將深入探討加密 AI 的技術和投資環境。我會重點介紹最有前景的領域,並展示我如何定位自己以抓住這一新興大趨勢。
第一部分:為何加密 AI 是關注的重點領域
第二部分:我對 AI 智能體、去中心化訓練、可驗證推理、數據網絡(以及加密 AI 其他子領域)的思考
第三部分:多種方式從這一機會中獲取價值
隨着世界上 AI 的增多,我們需要更多的加密技術來限制它,並為我們最寶貴且不可替代的資源——時間——建立價格和保護屏障。—— Preston Bryne
站在科技趨勢的交匯點
作為精明的投資者和企業家,我們總是希望能夠把握變革的浪潮。
想要抓住最大的浪潮,我們需要尋找那些多個 重大趨勢交匯 的地方 ,並在那裏佔據有利位置。
這意味着要識別出那些由技術進步推動的深刻行為變化,能夠重新定義整個行業的長期科技趨勢。
加密技術就是這樣一個科技趨勢,它改變了我們對待和使用貨幣的方式。其他例子還包括雲計算、移動技術和清潔能源。
然而,僅僅跟隨一個科技趨勢是不夠的。還有無數人看到了這一趨勢並作出了類似的投資。要真正脫穎而出,我們需要超越表面的顯而易見。
這就是為什么發現 兩個大型科技趨勢的早期融合 是如此引人注目。
這正是奇跡發生的地方。
融合 + 規模 = 機會
( 1) 融合的力量
當兩個長期趨勢交匯時,就會在常被忽視的地方創造出創新和價值的最佳契機。
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多重增長驅動力: 處於多個長期趨勢交匯點的公司能夠從每個趨勢的增長中獲益。
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減少競爭: 由於需要在多個領域具備深厚的專業知識,這些公司能夠在具有高進入壁壘的市場中佔據獨特地位。
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思想的交融: 促成創新的產品和商業模式。
( 2) 規模的力量
在投資中,市場規模至關重要。
想想 2000 年代初的 Amazon。它的成功不僅僅是因為電子商務,還因為它抓住了新興的雲計算趨勢,創立了 Amazon Web Services (AWS)。AWS 現在每年創造數十億美元的收入,是不斷擴張的雲基礎設施市場的領軍者。
長期科技趨勢越大,無論是從總可尋址市場還是增長潛力來看,進入得越早,其交匯點的機會就越多。
大趨勢不僅能為失敗提供緩衝,還能極大地放大潛在的回報。
加密 x 人工智能
CPU 和 GPU 長期以來一直是計算的支柱,現在它們為 AI 提供動力,AI 正在成為全球的超級計算機,匯聚人類的集體智慧和創造力。
而加密技術則為創建开放、去中心化的網絡提供了可能,為新一代互聯網奠定了基礎。
結合起來,這些超級計算機和超級網絡相得益彰。
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AI 提升了加密技術的用戶體驗。 用戶可以通過自然語言與區塊鏈互動,而無需學習如何管理錢包、種子短語和籤署交易。
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加密技術為 AI 提供了無信任、無需許可和安全的基礎設施,以確保其开放性和抗審查性。 它還作為構建去中心化網絡的強大協調層。
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這種融合為全新商業模式的產生鋪平了道路。
加密技術與 AI 的結合將實現指數級增長,因為這兩個領域各自沿着不同的發展路徑不斷進步。
關鍵在於找出加密技術能夠幫助 AI 實現哪些過去無法實現的功能——這就是其中的奧祕。提示:分布式訓練、數據網絡和隱私數據。更多內容將在第二部分探討。
從歷史中汲取經驗:NFT 和 DeFi 的案例
無聊猿遊艇俱樂部 NFT 的底價曾一路飆升。Yuga Labs 在 2022 年籌集了 4.5 億美元的資金(數據來源:Coingecko)。
NFT 的興起和衰落為我們提供了重要的教訓。
NFT 曾在加密社區的投機浪潮中大放異彩,但缺乏另一個長期科技趨勢的支持,難以進一步發展。娛樂和遊戲——NFT 的主要應用領域——是復雜且成熟的市場,已有強大的傳統企業佔據主導地位,其發展動力不僅僅依賴於技術。
因此,NFT 未能維持其早期的增長勢頭。盡管其應用場景是真實存在的,但實現其潛力仍需更長時間。
相較之下,DeFi 是長期科技趨勢交匯的成功示例。
DeFi 通過結合金融科技和加密技術,革新了金融服務,提供了傳統銀行、貸款和資產管理的替代方案,滿足了現實世界的金融需求。目前,穩定幣的總市值達到歷史新高(1700 億美元)並持續增長,同時有 820 億美元被鎖定在 DeFi 協議中。
Token:开源 AI 需要加密技術
大科技公司對大語言模型的封閉性阻礙了“AI 民主”的實現。每個开發者或用戶都應該能夠為大語言模型貢獻算法和數據,並從模型的未來收益中分得一杯羹。AI 應該是人人可及、與每個人相關並由大家共同擁有的。—— Catrina Wang (Portal Ventures)
當人們問我為什么 AI 需要加密技術時,我的回答很簡單:Token。
傳統軟件幾乎可以零成本擴展。寫好代碼後,就能隨處部署。
然而,AI 是完全不同的。 它需要高昂的資本和邊際成本。
訓練和部署大規模 AI 模型需要龐大的計算資源,因此效率和基礎設施的可訪問性成為成功的關鍵因素。
目前,我們生活在一個由中心化巨頭——如 OpenAI、Anthropic、Google——主導的世界。這些公司擁有豐富的人才、硬件和資本。但說實話:企業擁有的 AI 總是以利潤最大化為目標。
盡管 Meta 對开源 AI 的貢獻無可估量,但誰能保證他們不會停止發布像 Llama 3 這樣的頂尖模型呢?开發這些系統的成本高達數億美元,如果 Zuck 某天心情不好,項目可能就會被叫停。
僅靠理想或善意來期望开源運動與這些巨頭競爭,坦率地說是不現實的。我們需要新的策略。
事實上,在頂級 AI 研究實驗室之外的开源世界中,存在大量未被充分利用的計算資源、研究和人才。這包括大學、研究中心、協作平臺如 Hugging Face,以及個人 AI 研究人員的貢獻。然而,目前這些資源是分散的,缺乏必要的協調來實現大規模的突破。
這正是 Token 大顯身手的地方。
正如 @long_solitude 在 Zee Prime 中所述,Token 體現了加密技術最強大的特性——無需許可的資本形成。
Token 能實現傳統融資模式無法做到的事情:
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它們為實驗性的 AI 項目提供了自下而上的融資機會,這些項目在傳統風險投資模式下可能永遠無法問世。
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它們能夠啓動去中心化網絡,通過分配所有權和價值給貢獻者,將其轉變為繁榮且自我維持的生態系統。Bittensor 就是一個早期概念驗證的例子。
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它們通過 DePIN 風格的代幣經濟學,創造了全新的商業模式,大幅降低了成本。例如,將 AI 初創公司面臨的巨大前期基礎設施成本轉移到網絡本身;或者通過 GPU 市場利用全球家庭中闲置的 GPU 資源,降低每單位計算的成本。
Token 為普通投資者提供了參與 AI 浪潮的巨大機會,而這一點常常被低估。
加密技術擅長於 發現人們愿意交易的新市場。 看看 NFT 和文化資產、創作者經濟的社交 Token、以及病毒式傳播的 Memecoin 等。
我相信,在早期 AI 項目中, 普通投資者的參與需求是巨大的,且尚未被充分挖掘。
隨着 AI 更深入地融入我們的日常生活,並讓我們能夠實現以前無法做到的事情,人們开始意識到其規模和現實意義。雖然會有大量投機,但這也是關於讓每個人都能參與我們這一生中最大的技術革命——並給每個人一個抓住下一個重大機遇的機會。
預計未來會有更多令人驚喜的發展。
那么,為什么是現在?
來源:Syncracy Capital
新技術往往遵循一個明確的創新周期。
Gartner Hype Cycle 是其中最為人知的框架之一。它描繪了創新如何經歷炒作階段,跌入幻滅的低谷,最終實現實際應用。
對於投資者來說,理想的投資時機要么是在發現新創新觸發點時,也就是炒作高峯之前;要么是在幻滅低谷時,能夠識別出那些即將走向成熟的初創公司。
那么,百萬美元的問題來了: 在 Crypto AI 的創新周期中,我們正處於哪個階段?
我喜歡使用來自 Syncracy Capital 的圖表來說明當前的共識。
圖表顯示,去中心化 AI 正接近或已經達到了期望的高峯。Crypto AI 今年表現強勁,多個協議的估值已達數十億美元。
但我並不認同這樣的看法。 我認為 Crypto AI 的高峯還遠未到來。
目前的共識低估了這一領域未來的巨大潛力。我們甚至還沒有進入狂熱階段。問問周圍的人,有多少人真正理解作為 Crypto AI 指標的 Bittensor?事實上,我相信可能還需要 1 到 2 年才能看到真正的高峯。
原因如下:
1. Crypto AI 的 Token 總市值為 300 億美元,僅佔所有山寨幣總市值(1.04 萬億美元)的 2.9% 。
目前最大的 Crypto AI 協議——TAO、NEAR、FET 和 ICP——的市值在 50 億到 100 億美元之間,只有四個。
除去這四個,並且考慮到 ICP 和 NEAR 並非專門的 Crypto AI Token,Crypto AI 的總市值僅為 117 億美元。這還不到 Memecoin 市值的 25% 。
另外只有四個 Crypto AI 項目(RENDER、GRT、AKT、AIOZ)的估值在 5 億到 50 億美元之間,大多數項目市值低於 1 億到 2 億美元。
考慮到這一趨勢融合的巨大潛力,這樣的市值顯得微不足道。Crypto AI 涵蓋了基礎設施和應用程序,包括為 AI 設計的下一代智能合約平臺。
相比之下,當前智能合約平臺的總市值接近 6000 億美元。有 8 個 Layer 1 協議市值超過 100 億美元,還有 12 個在 10 億到 100 億美元之間。
Crypto AI 的市場規模可能會有多大? 現在還很早,誰也無法准確預測。
根據 Bloomberg Intelligence 的估計,生成式 AI 市場預計將以超過 30% 的年均增長率擴張,到 2032 年達到 1.3 萬億美元。如果去中心化 AI 能佔據整個 AI 市場的 10% ,再考慮到加密市場常見的 3 倍投機溢價,這意味着到 2032 年市場規模將達到 3900 億美元——相較於當前的 300 億美元增長 13 倍。
我直觀上覺得這個預測過於保守,而且時間跨度過長,難以作為實際參考。
另一種看法是,假設在未來 3 年內(到 2027 年),Crypto AI 佔據山寨幣市場總市值的 10% ,隨着 AI 應用和智能合約平臺的推出並獲得發展動力。如果到那時山寨幣市場市值達到 2.7 萬億美元(相較於 2021 年的峯值 1.8 萬億美元增長 50% ),那么 Crypto AI 的市值將達到 2700 億美元——相較於當前增長約 9 倍。這意味着有 2400 億美元的潛在價值等待釋放。
但這些數字更多是用於說明問題,而非確切預測。因為變量太多。然而,它們確實顯示了機會的廣闊,並在我們考慮估值時提供了一個理性的參考。
2. 頂尖的 Crypto AI 團隊剛剛起步
許多高水准的團隊已經埋頭研發 1 到 2 年,甚至還沒有將產品上线到主網。
其中一些團隊已經獲得了數千萬美元的風險投資,包括 Sentient、Sahara、Vana、Story Protocol、Gensyn、Space and Time、Ritual、Nillion 等。 在接下來的 12 個月裏,我們將看到主要主網的推出和 Token 的發行——例如 AO Computer 生態系統,是一個值得關注的項目,我在今年早些時候就提到過。
3. AI 正在快速發展
例如,OpenAI 最近推出的 o 1 模型在推理能力上取得了顯著進步。擴展規律依然有效,Crypto AI 將緊密跟隨更廣泛的 AI 增長趨勢。
盡管如此,目前市場上有很多噪音,可能比其他任何加密領域都多。許多初創公司和協議即便在短期內取得一些成功,也難免會失敗。
因此,選擇性地識別潛在贏家可能比廣泛撒網的策略更為有效。
2025 年的積極催化劑
我預計在未來一年內,Crypto AI 將迎來多個有利因素,推動該行業的發展和相關的市場預期。
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傳統科技風投基金進入 Crypto AI: 盡管 a16z 已經參與其中,但像 Sequoia、Lightspeed 和 Accel 這樣的主要投資者目前僅在這一領域稍作嘗試。隨着他們逐步加大對去中心化 AI 的投資力度,將會為該領域帶來更多資金和合法性。
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OpenAI 上市 :OpenAI 的私人估值已達 1500 億美元,並且收入持續增長。如果在 2025 年進行首次公开募股(IPO),可能會激發散戶對 AI 投資的熱情。除了 NVIDIA 和硬件領域,散戶投資者很少有機會直接從 AI 趨勢中獲利。這種積壓的需求可能會轉向 Crypto AI Token,這些 Token 可以在 Coinbase 等平臺上輕松獲取。
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更加友好的美國政府: 如果 2024 年 11 月選舉後,美國政府對加密 Token 採取更為友好的政策,這將為 Crypto AI 行業帶來巨大的推動力,提供更清晰的監管環境,並鼓勵更廣泛的採用。
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AI 的突破: AI 技術的快速發展沒有放緩的跡象。在最近的一篇博客文章中,Sam Altman 描述了他對 AI 光明 未來的看法。AI 智能體和分布式 AI 訓練的進步將解鎖新的應用場景,並推動進一步發展。
Crypto AI 的風險因素
盡管我對 Crypto AI 的巨大潛力持樂觀態度,但也意識到沒有什么是絕對確定的。如果以下風險因素出現,我的觀點可能會改變:
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不友好的監管環境: 在美國等主要市場,如果加密監管環境不利,可能會抑制創新,限制資金流入,並將加密項目推向灰色地帶。Token 是去中心化網絡的核心,嚴格的限制將削弱加密的關鍵價值驅動因素。如果特朗普當選,這種情況發生的可能性較小,但如果卡瑪拉成為總統,則可能性較大。
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AI 未能兌現承諾: 盡管目前市場熱情高漲,且有數十億美元的投資,AI 可能無法實現其承諾。如果進展放緩或遇到障礙,AI 泡沫可能會破裂。我認為這種情況不太可能。
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未能找到大市場和產品市場契合(PMF): 無論多么創新,Crypto AI 項目都必須找到可行的商業模式和產品市場契合。如果去中心化 AI 未能整合有意義的商業應用,該行業可能會停滯不前。在這種情況下,Crypto AI 可能會成為一個小衆領域。
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人才不足: 頂級機器學習科學家和工程師的數量有限。如果 Crypto AI 無法吸引足夠多的頂尖人才,他們相信开放、民主化 AI 的未來愿景,創新將放緩,該行業將難以保持競爭力。
結束語
不無諷刺的是,AI 可能是加密領域迄今為止最好的機遇。
它為真正的主流應用和實際用例鋪平了道路,而這些是遊戲、NFT 和社交應用一直未能實現的。
我們正邁向一個由开放和公共網絡驅動的去中心化 AI 未來。最具遠見的創始人和投資者已經注意到了這一趨勢。
在 Crypto AI 領域,最大的挑战在於你不能僅僅關注加密領域,否則你會對未來的發展有一個非常狹隘和膚淺的理解。你需要緊跟機器學習的最新進展,深入研究最新的 Arxiv 論文,並與那些相信自己正在打造 AI 領域下一個重大突破的創始人進行交流。
說實話,我從未如此激動過。
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